近日，「拓元智慧」宣布完成数亿元Pre-A轮系列融资，引入上市公司东方精工、星宸科技、金牌家居关联基金德韬资本、石溪资本、数聚乘等多家战略及产业投资方，粤科金融等重量级国资投资平台，鹏城愿景、红鸟启航、领屹投资等科研机构基金。本轮融资资金将主要用于物理空间智能模型的研发投入、赋能模型的物理推理及跨场景迁移能力、构建具身生态并加速相关产品的商业化落地。
物理空间建模难、泛化难，传统模型制约人工智能迈向“物理空间智能”
当前人工智能正处于从“数字智能”迈向“物理智能”的关键转折点。大语言模型虽然在文本推理与知识处理上取得突破，但在理解真实物理空间、进行连续动作规划以及与环境实时交互方面仍然存在根本性缺陷。这类缺陷直接限制了人工智能向具身智能、物理世界智能体、机器人等更高层次能力的跨越。
以一个简单的真实场景为例：给定“门宽 80 cm、桌子宽 50 cm、人的肩宽 55 cm”的描述，当前的语言模型往往会逐项比较数字并认为“都比门窄，因此可以一起通过”，完全忽略两者并排时的组合宽度、旋转带来的投影变化、姿态调整的约束以及物体之间的不可穿透性等基本物理规律。这样的错误不只是知识缺失，而是缺乏真正的物理空间理解能力，凸显了当前 AI 无法成为可靠的物理世界参与者的根本原因。
这些基础能力缺失在真实世界中表现得尤为明显。由于模型无法准确理解空间结构与几何关系，机器人往往在执行简单任务时也会出现“对不准、抓不到、绕不开、走不直”等失败模式。例如，在抓取任务中，机械臂可能因为误判目标位置而多次空抓，或在移动时与桌角、墙面发生轻微碰撞，体现出对距离、可达性和避障条件的误估。在更复杂场景中，模型甚至会生成违反物理规律的行为规划，如要求机械臂穿过障碍物、让移动平台驶向不可通行的窄隙、在倾斜平面上输出不稳定的轨迹等。此外，这些系统高度依赖训练场景，当光照变化、物体位置轻微移动或视角发生偏差时，其性能会显著下降——同一指令在不同场景中的执行结果可能截然不同，表现出缺乏鲁棒性与泛化能力。真实世界中这些直观的失败，不仅不符合物理常识，也严重制约了机器人在开放环境中的实际使用。
导致上述现象的根本原因，源于当前视觉—语言—动作模型（VLA）的技术瓶颈。尽管 VLA 被视为虚拟智能通向物理世界的关键桥梁，但其架构内部仍存在无法回避的缺陷，哪怕引入世界模型也难以彻底解决。其一，VLA 通常将视觉输入先压缩到语言 token 空间，这一过程天然会丢失连续空间中至关重要的几何、拓扑与物理量信息，使模型难以理解精确位置关系，从而在动作控制上产生偏差，甚至输出违背物理约束的操作序列。其二，VLA 的泛化能力极为有限。真实世界具有高度复杂性与多样性，而具身智能又对视角变化、环境布局、物体遮挡及动态条件极度敏感。这些因素耦合在一起，使得VLA 模型很容易在训练场景中表现良好，却无法迁移到新环境中。一旦背景变化、光照不同或物体位置发生微小偏移，模型的感知—推理—动作链条就可能彻底瓦解。这些技术限制共同导致了当前 AI 在物理空间中能力不足的本质困境。
拓元智慧：研发新一代物理空间智能引擎，持续突破AI模型从数字空间走入物理世界的能力瓶颈
「拓元智慧」是鹏城实验室智算生态构建的首批企业，总部位于深圳。公司以全新的物理空间智能引擎为核心创新动力，率先推出 VWA（Vision-World-Action） 模型，全面突破传统 VLA 模型的局限，真正实现对物理世界的精准理解与高可靠行动。同时，公司自主研发的在线高效适应技术，使模型具备类似“自检”的能力，即插即用、随场景即刻适配，进入全新物理环境，都能快速掌握任务、稳定发挥，实现前所未有的强泛化与高可靠性。
基础模型创新：VWA模型突破VLA模型的物理空间建模局限性
「拓元智慧」提出了一种全新的 VWA 架构，用以替代现有的 VLA 模型，从根本上提升物理空间交互的精度。与传统方法必须将视觉信息压缩到语言 token 空间不同，公司彻底摒弃这一信息损失严重的路线，转而直接在物理空间进行推理与决策。通过构建面向真实世界的 Physical World Model，使模型能够在连续物理空间中进行多步 roll-out、预测未来状态变换，从而在规划、安全评估与稳定控制方面迈出关键一步。
公司推出的物理自回归模型（Physical Autoregressive Model, PAR），让具身智能实现对于物理世界规律的高效学习。该模型通过将视频帧与机器人动作共同编码为“物理token”，使得模型能够以自回归方式逐步预测下一步视频与动作，形成“预测—执行—再预测”的闭环。尤为关键的是，PAR模型在无需进行动作预训练的前提下，即可有效学习物理世界的动态规律，在机器人操作基准ManiSkill的PushCube任务上实现了100%的成功率，并在多项任务中媲美需动作预训练的强基线模型。这一成果显著推进了从大规模视频预训练模型向真实世界机器人操控能力迁移的技术路径，为构建具备通用物理常识的具身智能奠定了重要基础。
在底层推理机制上，公司提出了全新的 Tweedie Framework，显著提升动作控制的准确性；同时引入高效的Eon计算机制，大幅增强模型的运行效率与长序列建模能力。两者结合，为构建更可靠、更智能、更具泛化能力的物理空间智能奠定了坚实基础。
在数据层面，「拓元智慧」引入多源且高质量的物理数据，为模型构建真实、稳定、可泛化的物理空间能力奠定基础。（1）具备空间信息的真实人类抓取及自然场景数据：基于真实业务场景采集的数十亿级双目与多目视觉数据，覆盖多种真实环境和多样化任务场景，具备高度一致的空间结构信息与自然连续的人类动作轨迹。相较于现有以仿真或摆拍为主的数据，这类真实任务数据在规模、多样性与真实性上均具有显著优势，并通过丰富的 3D 空间线索，支持对海量物体进行精细的空间理解与语义解析。（2）训练场仿真数据：依托虚实孪生的具身智能训练场，通过高保真 3D 物理环境重建与逼真的物体资产构建，生成大规模物理仿真数据与仿真遥操作数据，为模型提供可控、可扩展、可重复的训练条件。
场景泛化创新：基于物理建模与空间建模解耦的超轻量在线适应技术
针对当前模型普遍缺乏泛化性的关键瓶颈，「拓元智慧」提出了将整体能力解耦为“物理建模”与“空间建模”两大模块的新范式。通过这种解耦方式，模型能够获得高度通用、跨环境稳定的物理建模能力；而真正影响泛化性的部分，仅存在于对具体场景的空间建模上。
这一机制与人类在操控陌生环境中的机器人时的行为高度一致：人类并非天然具备“泛化性”，而是依靠在新环境中快速适应空间布局来完成任务。在我们提出的新模型中，只需对空间建模部分进行轻量级适配，而无需重新调整底层的通用物理建模模块。更重要的是，这种适配所需的数据极少（甚至只需一条示例数据），所涉及的参数规模也极小（例如在数百亿参数的模型中，仅更新约 4000 个参数）。模型便能在新环境中实现在线快速适配，如同进行一次“自检”般简单高效。以家庭机器人为例：一个能够在我家完成家务的机器人，被拿到你家后，无需重新学习物理规律，只需对新的空间布局进行快速建模，就能立即投入使用。
这一能力极大提升了模型在真实世界中的泛化性与可部署性。
核心团队：依托鹏城实验室和中山大学，组建以青年领袖科学家为首的顶尖研发团队
「拓元智慧」由国内外顶尖AI专家团队创办，在人工智能领域具有广泛的国际影响力。依托鹏城实验室和中山大学的两大研究基地，成立了“拓元智慧-中山大学”联合实验室，组建了一支由AI领域青年领袖科学家王广润博士（华为天才少年计划最高级别入选者）、国家级青年人才王可泽博士（吴文俊人工智能科学奖得主）、中大-拓元联合实验室负责人梁小丹博士（阿里巴巴青橙奖得主）领衔的高水平研发团队。
王广润博士，国家海外高层次青年人才基金和华为战略人才基金获得者、拓元智慧首席科学家、中山大学计算机学院青年研究员、博士生导师。曾入选华为天才少年计划的“最高级别”。广润博士曾在英国牛津大学担任Research Fellow，合作导师为英国皇家科学院院士、英国皇家工程院院士Philip H.S. Torr教授。主要从事新一代 AI 架构、大物理模型与世界模型、多模态生成式 AI等方向研究。获吴文俊人工智能优秀博士论文、《Pattern Recognition》最佳论文、全球 AI 华人新星榜等荣誉；在多个国际竞赛中获得金牌；担任多个CCF A会议领域主席。其研究工作曾被用于支撑 LeCun 的相关论文论证。组建"拓元智慧-中山大学"联合实验室，持续探索物理空间智能模型的前沿领域，引领人工智能走向“物理空间智能”的技术变革。研发成果在智能零售场景和具身训练场中实现规模化使用。
王可泽博士，国家级青年人才、国家海外优青获得者、拓元智慧高级算法总监、中山大学计算机学院副教授、博士生导师。曾获吴文俊人工智能自然科学奖、人工智能学会CAAI优秀博士论文奖，入选AI 2000全球最具影响力学者榜单。王可泽博士曾在在美国加州大学洛杉矶分校从事博士后研究，聚焦多模态大模型、多智能体、因果推理和长程规划等相关领域研究。作为国家科技创新2030"因果推理与决策理论"重大项目核心成员，提出基于因果一致性的大模型推理方法，应用于大模型优化和具身长程推理等核心难题场景。在Cell子刊、PAMI、CVPR、ICCV、NeurIPS等会议发表论文50余篇，被引用近4000次。
科研和产业资本联合加注，协同加速拓元智慧战略发展
本轮投资方均在其专注领域拥有深厚的资源背景与战略布局，其联合投资彰显了对拓元智慧技术与发展前景的高度认可。
产业资本方面，公司本轮融资获得多家上市公司及其关联资金与资源的协同支持。
• 东方精工聚焦高端智能装备制造龙头企业。目前，东方精工以“构建具身智能机器人全产业链生态、赋能传统产业智能化升级”为核心，前瞻性布局人工智能+具身智能机器人赛道，已形成覆盖机器人本体制造、多模态大模型智能大脑端研发、应用场景拓展的全产业布局。
• 星宸科技是全球领先的视觉AI SoC芯片设计企业，视觉AI SoC全球市占率第一（出货量第一）、机器人视觉AI SoC市占率位居全球第二。基于“视觉+AI”的核心框架及“感知+计算+连接”的核心能力，专注为智慧视觉、智慧出行、智能机器人、智能家居、智能办公、智能工业等端边侧设备提供 AI SoC 解决方案。
• 德韬资本是金牌家居（603180.SH）及建潘集团的产业投资平台，围绕“泛家居产业互联网生态平台”布局战略投资，聚焦泛家居产业链、人工智能、机器人、智能家居、工业互联网等领域，致力深耕产业提升价值，加强产业科技孵化、赋能服务产业链、培育产业细分龙头、建设泛家居产业生态、打造泛家居产业互联网。目前管理6只基金，以“资本+产业+科技+平台”模式驱动产业发展。na zhe
• 石溪资本由集成电路存储龙头企业与投资团队发起设立，长期聚焦于硬科技等前沿领域的投资，在半导体、人工智能等领域有着广泛布局，通过产业资源对接、技术赋能等方式助力被投企业成长。石溪资本管理多达十余支基金，目前累计投资项目近60个，其中多家企业已成功上市。
国资投资平台与科研机构基金同样高度认可公司的技术先进性与行业地位。
• 粤科金融集团是广东省属国有创投平台，也是国内首家省级科技金融集团。该集团以服务广东科技创新和产业升级为核心，重点布局新一代信息技术、高端装备制造、生物医药、新材料、人工智能、低空经济等战略性新兴产业。目前，粤科系基金规模超1400亿元，形成了涵盖政府引导、市场运作、战略新兴及跨境投资的多元化基金体系，累计为3000多家科技企业提供投融资服务，并推动184家企业实现IPO上市。
• 鹏城愿景基金是由鹏城实验室发起的国家战略科技力量成果转化基金，以”政府引导基金+社会资本+专业投资机构”模式组建，秉持”投早、投小、投科技”理念，聚焦宽带通信、新型网络、人工智能半导体硬科技、数字制造等领域，重点围绕鹏城实验室创新链、产业链上下游布局投资，重点瞄准种子期和初创期项目。
• 红鸟启航基金是由港科大校友与香港科技大学强强联合发起设立的天使投资基金，专注于人工智能及应用、具身智能、脑机接口、新能源/新材料领域前沿领域的天使阶段投资。基金的核心优势在于深度融合香港科技大学顶尖的科研实力，和管理团队深厚的产业+资本市场经验，借助香港科技大学的科研平台，基金直通全球前沿的实验室与创新成果，为基金提供了尖端的项目来源、前瞻性的技术洞察以及强大的专家智库支持。
• 领屹投资致力于成为全球视角下的推动科技进步和产业升级的新锐投资及服务机构，由港科大校友创立，并与香港科技大学在多方面达成富有成效的合作，在投资基金决策、科技成果转化、创新孵化、产教融合等方面开展全方位互动，形成了“技术+孵化+投资”的闭环协同经验，矢志为科学企业家打造通往创业成功的坚实道路，专注于推动科学技术创新与产业化深度融合。
本轮融资汇聚了多元背景的投资方，形成了独特的协同效应，这种“产业方+国资+科研基金”的组合，将为拓元智慧带来技术、产业链、市场、政策与科研资源的全方位支持。
投资方观点
星宸科技投资团队表示，拓元专注于新一代物理AI技术的研发，其核心目标在于推动人工智能从文本、图像等模态的认知理解，进一步延伸至对三维物理世界的深度感知与交互。该能力被视为实现更高级别人工智能尤其是具身智能的关键路径。拓元技术方向与我司在智能机器人等领域所开发的SoC平台芯片高度互补，具备显著的协同潜力。通过将拓元的物理AI能力与我司专用软硬件深度融合，双方可共同构建“云-边-端”协同的典型应用场景，实现从感知、决策到控制的全链路智能化闭环。
石溪资本管理合伙人朱正表示，拓元独特的“感知-推理-规划”一体化架构，不仅突破了传统Transformer在长序列任务中的算力瓶颈，更通过物理语义对齐技术，首次让AI在复杂环境中实现了“想象式决策”。这种以无损压缩和线性复杂度优化为核心的技术突破，正是我们看好其商业化潜力的关键——让机器真正理解而非仅仅响应世界。
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